Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu (sách dành cho SV ngành Công nghệ tông tin, Khoa học dữ liệu và Kinh tế số)

Đây là cuốn sách giới thiệu nhanh về Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển Phân tích dữ liệu, Học máy và Học sâu.

Chương 1: Giới thiệu.

Chương 2: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu.

Chương 3: Hoc AI thông qua các câu hỏi và bài tập.

Chương 4: Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu.

Chương 5: Thục hành với thư viện Pandas nâng cao.

Chương 6: Thư viện Scipy.

Chương 7: Python và khoa học dữ liệu.

Chương 8: Phân tích dữ liệu và học máy.

Chương 9: TensorFlow.

Chương 10: Dữ liệu khí tượng.

Chương 11: Nhúng thư viện java script D3 vào  IpythonNotebook.

Chương 12: Hỏi đáp về xử lý ngôn ngữ tự nhiên-Nhận dạng chữ số viết tay.

Chương 13: Phân tích dữ liệu văn bản với NLTK.

Chương 14: Hỏi đáp về thị giác máy tính-Phân tích hình ảnh và thị giác máy tính sử dụng Open CV.

Sách giới thiệu và hướng dẫn sử dụng các thư viện chuyên dùng trong Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu như Pandas, Scipy, TensorFlow… trình bày trong các Chương 4, 5, 6,7, 8, 9. Sách còn giới thiệu và thực hành với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một trong những lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (Chương 12, 13), tập trung vào việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người bằng các phương pháp và công cụ máy tính. Nó liên quan đến việc phân tích, xử lý, tổng hợp, và tạo ra các văn bản, giọng nói, và ngôn ngữ được sử dụng trong giao tiếp giữa con người và máy tính. Các ứng dụng NLP rất đa dạng, từ việc tạo ra các trang web thông minh có thể hiểu và đáp ứng các câu hỏi của người dùng, cho đến việc tìm kiếm thông tin trong kho dữ liệu khổng lồ, phân loại tin tức và định dạng tài liệu, và dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ khác nhau.

NLP là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến y tế và giáo dục.